Standford machine learning

Machine Learning http://deimos3.apple.com/WebObjects/Core.woa/Feed/itunes.stanford.edu-dz.4331558558.04331558560

중국계로 보이는 선생님이 조곤조곤 잘 가르쳐준다.
발음은 중국(?) 발음이 들어 있다. 
칠판에 수식을 써서 가르쳐 줘서 좋다. 
나한테는 어려운 편. 

3. Machine Learning Lecture 3 1:13:13 08. 7. 24. Andrew Ng Stanford science, math, engineering, computer, technology, robotics, algebra, locally, weighted, logistic, regression, linear, probabilistic, interpretation, Gaussian, distribution, digression, perceptron

까지 봤는데, 집중 안해서 봐서, 
다음에 볼때도 처음부터 봐야겠다.

machine learning이 당장은 필요 없어져서, 우선 중단.

--- 중단했었다가 오늘 lec02 부터 다시 본다.  

Lecture 2    View Now >
1 hr 16 min Topics: An Application of Supervised Learning - Autonomous Deriving, ALVINN, Linear Regression, Gradient Descent, Batch Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent (Incremental Descent), Matrix Derivative Notation for Deriving Normal Equations, Derivation of Normal Equations Transcript: HTML | PDF YouTube | iTunes | Vyew | WMV Torrent | MP4 Torrent

transcript 가 있었네.
itunes로만 보지 말고, 자막을 같이 봐야겠다.

아직 이걸 보기에는 좀 무리인 것 같다. 요새는 이런 것이 당장 필요한 게 아니라서. 입학 시험에 나올 만한 기본 과목 공부부터 착실히 해둬야겠다.

책이랑 같이 볼 수 있는 과목부터 공부해야 효율적으로 많이 소화해낼 수 있겠다.

확률과 선형대수가 prerequisites